BAB III

METODE PENELITIAN

3.1 Rancangan Penelitian

Rancangan penelitian ini menggunakan jenis penelitian eksplanatori

dengan metode kuantitatif. Menurut Sugiyono (2017):7) metode kuantitatif

merupakan metode penelitian yang berlandaskan pada filsafat

positivisme,digunakan untuk meneliti pada populasi atau sampel

tertentu,pengumpulan data menggunakan instrumen penelitian,analisis data

bersifat kuantitatif atau statistik,dengan tujuan untuk menguji hipotesis yang telah

ditetapkan.. Adapun jenis penelitian eksplanatori adalah penelitian yang

menjelaskan dan menghubungkan teori berdasarkan variabel yang ada kemudian

diuji dengan hipotesis yang disimpulkan dan metode kuantitatif adalah penelitian

yang berdasarkan data yang sudah ada dan siap diolah Invalid source specified..

Lokasi penelitian ini dilakukan pada para pelanggan PT JNE di Sub Agen

Jombang.

3.2 Subyek dan Obyek Penelitian

3.2.1Subyek Penelitian

Subyek yang dijadikan penelitian adalah konsumen yang berdomisili di

kota Jombang dan menggunakan jasa PT JNE di kota Jombang.

3.2.2 Obyek Penelitian

Obyek penelitian ini berfokus pada bidang manajemen pemasaran

khususnya kepuasan pelanggan.

3.3 Variabel Penelitian dan Definisi Operasional

3.3.1 Variabel Penelitian

Variabel penelitian yang digunakan pada penelitian ini terdiri dari dua

variabel independen yaitu kehandalan tracking system berbasis web (X1) dan

persepsi resiko (X2) serta variabel dependen yaitu kepuasan pelanggan (Y)

3.3.2 Definisi Operasional Variabel

a) Definisi Operasional Variabel

1. Kepuasan pelanggan

Kepuasan pelanggan adalah penilaian mula bagi konsumen

maka dari tersebut untuk menyerahkan rasa puas pada pelanggan ini

perlu membuat rasa nyaman, aman dan terpercaya untuk

konsumennya. Hal ini diperkuat oleh definisi Menurut Fandy Tjiptono

(2014):353) “Mendefinisikan kepuasan/ketidakpuasan pelanggan

sebagai respon pelanggan terhadap penilaian ketidaksesuaian

(disconfirmation) yang dipersepsikan antara harapan awal sebelum

pembelian (atau norma kinerja lainnya) dan kinerja aktual produk yang

dipersepsikan setelah pemakaian atau konsumsi produk

bersangkutan”.Kepuasan pelanggan bisa diukur melewati indikator

yang dikembangkan oleh (Nasution, 2017) yang meliputi :

a. Menggunakan jasa tersebut kembali

Apabila pelanggan puas memakai jasa tersebut, maka

urusan yang dilaksanakan pelanggan pertama adalah menggunakan

jasa itu kembali sebab pelanggan merasa puas akan jasa tersebut,

puas dari sisi pelayanan karyawan dan lain sebagainya, dan

pelanggan tidak puas akan jasa tersebut maka pelanggan tidak akan

memakai jasa tersebut kembali dan akan pindah ke jasa lainnya.

b. Pelanggan akan merekomendasikan jasa tersebut kepada orang lain

Yang kedua apabila pelanggan puas maka pelanggan akan

merekomendasikan jasa tersebut kepada orang lain seperti

keluarga, teman, tetangga dan lain sebagainya. Apabila pelanggan

tidak puas maka pelanggan tidak akan menggunakan jasa tersebut

kembali dan tidak merekomendasikan ke orang lain, bahkan

pelanggan akan merekomendasikan jasa lain yang membuat

pelanggan tersebut puas akan pelayanan yang diberikan dan lain

sebagainya.

c. Pelanggan tidak pernah mengeluh

Yang ketiga apabila pelanggan puas akan jasa tersebut

maka pelanggan tidak akan mengeluh seperti komplain kepada

penyedia jasa, dan apabila pelanggan tidak puas akan jasa yang

diberikan maka pelanggan akan mengeluh.

2. Kehandalan Tracking System Berbasis Web

Menurut Tjiptono (2011):198), menyatakan bahwa kehandalan

adalah kemampuan perusahaan untuk memberikan layanan yang akurat

sejak pertama kali tanpa membuat kesalahan apapun dan

menyampaikan jasanya sesuai waktu yang disepakati.

Menurut N Mualifah (2017):29) Kehandalan adalah

kemampuan yang dapat diandalkan, akurat dan konsisten dalam

mengerjakan jasa sesuai dengan yang diinginkan konsumen.

Tracking system ialah suatu sistem yang dipakai untuk

meyakinkan bahwa semua proses sudah berjalan sebagaimana

mestinya, sehingga dapat didapatkan informasi yang akurat (Sukisno &

Winda, 2017). Dalam pemasalahan pealacakan acuan quality

departemen brushing tracking sistem digunakan untuk melacak

eksistensi acuan quality yang sedang digunakan. Pelacakan dapat

dilaksanakan dengan media web browser.

Kehandalan merupakan bagian dari variabel kualitas layanan,

sehingga dalam penelitian ini kedudukan kehandalan ditarik menjadi

sebuah konstruk penelitian dimana kehandalan yang ada di JNE salah

satunya adalah tracking system berbasis web. karena dirasa kedudukan

kehandalan dapat meningkatkan volume penjualan serta dapat

meningkatkan kepuasan pelanggan, dan item-item pernyataan dari

tracking system berbasis web sebagai berikut :

a. Informasi terupdate tentang barang yang dikirimkan.

b. Kemudahan penggunaan tracking system berbasis web antara lain :

1. Mengecek tarif dan status expedisi JNE seluruh Indonesia

2. Melakukan transaksi jual beli individual

3. Persepsi Resiko

Menurut Sciffman dan Kanuk (2008): 137), risiko yang

dialami didefinisikan sebagai ketidak pastian yang dihadapi semua

konsumen jika mereka tidak dapat meramalkan konsekuensi

keputusan pembelian mereka. Dalam penelitian ini, persepsi risiko

lebih condong kepada konsumen yang berbelanja secara online

melalui media internet.

Hoyer dan Maclnnis (2010) :59-60), menjelaskan tentang

dimensi dari perceived risk atau persepsi risiko yaitu:

1) Risiko kinerja

Pengiriman paket JNE aman sesuai dengan harapan saya

2) Risiko Keuangan

Besarnya biaya claim ketika barang hilang sebanding

dengan yang saya keluarkan

3) Fisik atau keamanan resiko

Keterangan isi barang sesuai dengan isi barang yang

dikirim

4) Risiko Sosial

Pelayanan JNE sesuai dengan apa yang telah dijanjikan

5) Risiko Psikologikal

JNE mampu meminimalisir resiko kerusakan barang yang

dikirim

6) Risiko waktu

JNE mampu mengirim barang tepat waktu sesuai dengan

yang dijanjikan

Tabel 3.1

Kisi- Kisi Pengembangan Instrumen

Variabel Indikator Item Pernyataan

Kepuasan

Pelanggan

(Y)

1. Menggunakan jasa

itu kembali

1. Saya merasa puas atas pelayanan

yang diberikan karyawan JNE

Jombang, sehingga saya akan

kembali menggunakan jasa JNE

2. Pelanggan akan

merekomendasikan jasa

tersebut kepada orang

lain

2. Saya merasa puas menggunakan

produk jasa JNE dan

merekomendasikannya kepada

orang lain

3. Pelanggan tidak

pernah mengeluh

3. Saya merasa puas dengan jaminan

keamanan barang yang diberikan

oleh JNE

Kehandalan

Tracking

Sistem

Berbasis

Web

1. Informasi Terupdate 4. Saya memperoleh informasi

terbaru tentang keberadaan status

pengiriman barang melalui tracking

web JNE

2. Penggunaan tracking

sistem berbasis web

5. Saya dapat mengecek tarif dan

status pengiriman JNE seluruh

Indonesia melalui tracking web

JNE

6. Saya dapat melakukan pengiriman

barang secara individual melalui

tracking web JNE

Persepsi

Resiko

1. Resiko kinerja 7. Pengiriman paket JNE aman

sesuai dengan harapan saya

2. Resiko Keuangan 8. Besarnya biaya claim ketika barang

hilang sebanding dengan yang saya

keluarkan

3. Fisik atau Keamanan 9. Keterangan isi barang sesuai

dengan isi barang yang dikirim

4. Risiko Social 10. Pelayanan JNE sesuai dengan apa

yang telah dijanjikan

5. Risiko Psikologikal 11. JNE mampu meminimalisir resiko

kerusakan barang yang dikirim

Tabel Lanjutan 3.1

Kisi – Kisi Pengembangan Instrumen

6. Risiko Waktu 12. JNE mampu mengirim barang

tepat waktu sesuai dengan yang

dijanjikan

Sumber : Data diolah (2019)

3.4 Populasi dan Sampel

3.4.1 Populasi

Populasi adalah gabungan dari seluruh elemen yang berbentuk

peristiwa, hal atau orang yang memiliki karakteristik yang serupa yang menjadi

pusat perhatian seorang peneliti karena itu dipandang sebagai semesta

penelitian (Ferdinand A. , 2014). Dalam penelitian ini adalah penelitian

dilakukan kepada pelanggan yang sudah instalasi My JNE di PT JNE Kota

Jombang pada tahun 2019 yang jumlahnya tidak diketahui.

3.4.2 Sampel

Menurut (Sugiyono, Metode Penelitian Bisnis (Pendekatan Kuantitatif,

Kualitatif, dan R&D), 2013) sampel adalah bagian dari jumlah dan

karakteristik yang dimiliki oleh populasi tersebut.

Dikarenakan jumlah populasi yang tidak dapat diketahui secara pasti

sehingga dalam penentuan sampel dipenelitian ini dilakukan secara non

probability sampling, yakni dengan teknik purposive sampling yaitu, metode

sampel dengan cara mengumpulkan data melalui siapa saja yang ditemui oleh

peneliti di lokasi penelitian.

Jumlah sampel yang diambil dalam penelitian ini menggunakan rumus

Lemeshow, hal ini dikarenakan jumlah populasi tidak diketahui. Berikut rumus

yang dikemukakan oleh Lemeshow, et.al, (1997) :

Keterangan :

n = Jumlah sampel

Z = Skor z pada kepercayaan 95% = 1,96

P = Maksimal estimasi = 0,5

d = Alpha (0,10) atau sampling eror 10%

Melalui rumus di atas, maka jumlah sampel yang akan diambil adalah :

Sehingga jika berdasarkan rumus tersebut maka n yang dihasilkan adalah

96,04 = 100 orang (4 untuk responden cadangan). Sehingga pada penelitian ini

setidaknya penulis harus mengambil data dari sampel sekurang – kurangnya

sejumlah 100 orang.

3.5 Jenis Data, Sumber Data dan Metode Pengumpulan Data

3.5.1 Jenis Data dan Sumber Data

Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data interval

berupa hasil jawaban responden terhadap pernyataan dalam angket dan

data nominal yang berisi tentang karakteristik responden yang mencakup

nama responden, jenis kelamin dan pekerjaan responden yang bersumber

dari data primer dan melalui data sekunder berupa studi kepustakaan

melalui buku, jurnal, artikel dan internet.

3.6 Skala Pengukuran

Pada penelitian ini menggunakan skala Likert. Menurut Sugiyono (2013:

93) skala Likert digunakan untuk mengukur sikap, pendapat, dan persepsi

seseorang atau sekelompok orang tentang fenomena sosial. Dalam penelitian

fenomena sosial ini telah ditetapkan secara spesifik oleh peneliti, yang selanjutnya

disebut sebagai variabel penelitian.

a. Jawaban sangat setuju diberi skor 5.

b. Jawaban setuju diberi skor 4.

c. Jawaban netral diberi skor 3.

d. Jawaban tidak setuju diberi skor 2.

e. Jawaban sangat tidak setuju diberi skor 1

3.7 Uji Coba Instrumen Penelitian

3.7.1 Uji Validitas

Menurut Ghozali (2006) Uji validitas digunakan untuk mengukur

sah atau valid tidaknya suatu kuesioner. Suatu kuesioner dinyatakan valid

jika pertanyaan pada pertanyaan kuesioner mampu mengungkapkan

sesuatu yang akan diukur oleh kuesioner tersebut. Uji validitas dapat

menggunakan rumus Pearson Product Moment.

Rumus :

2222 yynxxn

yxxynrxy

Keterangan :

r = korelasi

x = variabel independen

y = variabel dependen

Perhitungan rumus tersebut menggunakan bantuan SPSS versi

22.0. Adapun dasar pengambilan keputusan suatu item valid atau tidak

valid menurut Sugiyono (2017), dapat diketahui dengan cara

mengkorelasikan antara skor butir dengan skor total bila korelasi r diatas

0,30 maka dapat disimpulkan bahwa butir instrumen tersebut valid.

Tabel 3.2

Uji Validitas

Variabel Item

Pernyataan

Nilai

korelasi

Nilai

koefesien Keterangan

Tracking System

Berbasis Web

(X1)

X1.1 0,785 0,30 Valid

X1.2 0,688 0,30 Valid

X1.3 0,635 0,30 Valid Persepsi

Resiko(X2) X2.1 0,857 0,30 Valid

X2.2 0,702 0,30 Valid

X2.3 0,763 0,30 Valid Kepuasan

Pelanggan (Y) Y.1 0,857 0,30 Valid

Y.2 0,507 0,30 Valid

Y.3 0,700 0,30 Valid

Y.4 0,568 0,30 Valid

Y.5 0,866 0,30 Valid

Y.6 0,857 0,30 Valid

Sumber : data SPSS diolah, 2019

Berdasarkan tabel 3.2 maka dapat disimpulkan bahwa semua butir

pertanyaan diperoleh dari nilai korelasi lebih besar dari nilai koefesien, hal

ini berarti semua variabel adalah valid.

3.7.2 Uji Reliabilitas

Menurut (Ghozali, 2006) Reliabilitas adalah serangkaian pengukuran

atau serangkaian alat ukur yang memiliki konsistensi bila pengukuran yang

dilakukan dengan alat ukur itu dilakukan secara berulang.Uji ini dilakukan

untuk mengetahui tingkat konsistensi hasil pengukuran bila dilakukan

pengukuran dua kali atau lebih terhadap gejala yang sama, dengan alat ukur

yang sama. Hasilnya ditunjukkan oleh sebuah indeks yang menunjukkan

seberapa jauh suatu alat pengukur dapat dipercaya atau dapat diandalkan.

Uji ini diterapkan untuk mengetahui responden telah menjawab pertanyaan-

pertanyaan secara konsisten atau tidak, sehingga kesungguhan jawabannya

dapat dipercaya. Untuk menguji reliabilitas instrumen penelitian ini

digunakan formula Cronbach Alpha (Arikunto, 2012). Dengan rumus:

[

] [

]

Dimana :

= reliabilitas instrumen

K= banyaknya butir pertanyaan

=varian total

= jumlah varian item

Dalam hal ini apabila nilai koefisien > 0,6, maka dapat dikatakan

bahwa instrumen yang digunakan tersebut reliabel. Jika apabila nilai

koefisien < 0,6 maka dapat dikatakan bahwa instrumen yang digunakan

tersebut tidak reliabel. Proses pengujian dilakukan sebelum penelitian

sebenarnya dilakukan.

Tabel 3.3

Hasil Pengujian Reliabilitas

Variabel Cronbach Alpha Koefisien α Keterangan

Kehandalan Tracking

System Berbasis Web

0.771 0,6 Reliabel

Persepsi Resiko 0,812 0,6 Reliabel

Kepuasan Pelanggan 0,784 0,6 Reliabel

Sumber: data SPSS diolah 2019.

Dari tabel diatas maka dapat disimpulkan bahwa hasil pengujian

reliabilitas dapat dikatakan reliabel karena dapat dilihat dari Cronbach alpha >

0,6. Dengan ini maka variabel kehandalan tracking system berbasis web memiliki

nilai Cronbach alpha 0,771 > 0,6 maka dikatakan reliabel, variabel persepsi resiko

memiliki nilai Cronbach alpha sebesar 0,812 > 0,6 maka dikatakan reliabel dan

variabel kepuasan pelanggan memiliki nilai Cronbach alpha sebesar 0,784 > 0,6 ,

maka dapat dikatakan reliabel. Jadi ketiga variabel tersebut dapat dikatakan

reliabel.

3.8 Uji Asumsi Klasik

Uji asumsi klasik terhadap model regresi yang digunakan, dilakukan

agar dapat diketahui apakah model regresi tersebut merupakan model regresi

yang baik atau tidak (Ghozali, 2005).

Model regresi Linier berganda dapat disebut sebagai model yang baik

jika model tersebut memenuhi kriteria BLUE ( Best Linier Unbiassed

Estimator). BLUE ( Best Linier Unbiassed Estimator) dapat tercapai apabila

asumsi-asumsi klasik yang berupa Normalitas ( Data berasal dari populasi

yang berdistribusi secara normal, Heteroskedastisitas (Tidak terjadi adanya

heteroskedastisitas), Multikolinearitas (Harus tidak terjadi adanya

multikolinearitas), Autokorelasi (Tidak terjadi adanya autokorelasi) (R, 2013).

Dalam penelitian ini uji asumsi klasik yang digunakan adalah uji normalitas,

uji heteroskedastisitas, uji multikolinieritas, dan uji autokorelasi.

3.8.1 Uji Normalitas

Uji Normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi,

variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal (Ghozali, 2013).

Dasar pengambilan keputusannya :

a. Jika data menyebar disekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis

diagonal, maka model regresi memenuhi asumsi normalitas.

b. Jika data menyebar jauh dari garis diagonal dan atau tidak mengikuti

arah garis diagonal maka model regresi tidak memenuhi asumsi

normalitas.

Uji normalitas yang digunakan adalah uji Kolmogorov-Smirnov. Data

dikatakan normal, apabila nilai signifikan lebih besar 0,05 pada (P>0,05).

Sebaliknya, apabila nilai signifikan lebih kecil dari 0,05 pada (P<0,05), maka data

dikatakan tidak normal

3.8.2 Uji Heteroskedastisitas

Homogenitas variansi dari error adalah salah satu asumsi regresi linear

yang harus dipenuhi.Homoskedastisitas merupakan bahwa variansi dari error

bersifat tetap atau disebut juga identik. Kebalikan dari homoskedastisitas adalah

heteroskedastisitas yaitu dimana kondisi variasi erronya (Y) tidak identik

(Setiawan dan Kusrini, 2010). Salah satu cara untuk mendeteksi

heteroskedastisitas adalah dengan melihat grafik scatter plot antara nilai prediksi

variabel terikat (ZPRED)dan nilai residualnya (SRESID). Jika titik-titik

membentuk pola tertentu yang teratur seperti gelombang besar melebar, kemudian

menyempit maka telah terjadi heteroskedastisitas. Jika titik-titik menyebar diatas

dan dibawah angka 0 pada sumbu Y tanpa membentuk pola tertentu, maka tidak

terjadi heteroskedastisitas (Ghozali I. , 2006).

3.8.3 Uji Multikolinearitas

Multikolinearitas merupakan adanya hubungan yang sempurna atau pasti

diantara beberapa atau semua variabel penjelas (bebas) dari model regresi ganda,

kemudian Multikolinearitas digunakan dalam arti yang lebih luas, yaitu untuk

terjadinya korelasi linear yang tinggi diantara variabel- variabel penjelas

(Setiawan & Kusrini, 2010) . Multikolonieritas dideteksi dengan menggunakan

nilai tolerance dan Variance Inflation Factor (VIF). Tolerance mengukur

variabilitas variabel bebas yang terpilih yang tidak dapat dijelaskan oleh variabel

bebas lainnya. Jadi nilai tolerance yang rendah sama dengan nilai VIF yang tinggi

(karena VIF=1/ tolerance) dan menunjukkan adanya kolinearitas yang tinggi.

Nilai cutoff yang umum dipakai untuk menunjukkan multikoinearitas adalah nilai

tolerance ≥ 0,10 atau sama dengan nilai VIF ≤ 10 (Ghozali I. , 2006)

3.8.4 Uji Autokorelasi

Otokorelasi dalam konsep regresi linear berarti komponen errornya

berkorelasi berdasarkan urutan waktu (pada data berskala), urutan ruang (pada

data tampang lintang) atau korelasi pada dirinya sendiri (Setiawan dan Kusrini,

2010). Penelitian ini dalam menguji Autokorelasi menggunakan uji Durbin-

Watson. Uji Durbin-Watson hanya digunakan untuk autokorelasi tingkat satu

(first order autocerrelation) dan mensyaratkan adanya intercept (konstanta) dalam

model regresi dan tidak ada variabel lag di antara variabel independen. Apabila

nilai Durbin-Watson (d) lebih besar daripada batas atas (dU) dan lebih kecil dari

nilai 4-dU, maka dapat dinyatakan tidak terdapat autokorelasi.

3.9 Teknik Analisis Data

3.9.1 Analisis Deskriptif

Analisa Deskriptif item variabel terdiri 5 item pernyataan dengan skala

pengukuran satu sampai lima, untuk mengetahui kategori rata-rata skor

menggunakan perthitungan sebagai berikut :

Nilai skor tertinggi – Nilai skor terendah

Jumlah kategori

= 5 – 1

5

= 0.8

Sehingga menurut Sudjana (2005:252) interprestasi skor sebagai berikut:

Tabel 3.4 Interpretasi Skala Pengukuran

Sumber: Sudjana (2005).

Skor Interval Interpretase

1 1,00-1,80 Sangat Rendah

2 >1,80 - 2,60 Rendah

3 >2,60 - 3,40 Cukup/Sedang

4 >3,40 - 4,20 Tinggi

5 >4,20 - 5,00 Sangat Tinggi

3.9.2 Analisis Regresi Linier Berganda

Analisis regresi merupakan analisi yang digunakan untuk menganalisis

pengaruh dari variabel independen terhadap suatu variabel dependen (Ferdinand

A. , 2014). Pada analisis regresi linear berganda, variabel X (independen) yang

diperhitungkan pengaruhnya terhadap variabel Y (dependen) harus lebih dari 1

variabel. Dalam penelitian ini variabel independen adalah kehandalan Tracking

System Berbasis Web (X1), Persepsi Resiko (X2) dan variabel dependen adalah

Kepuasan Pelanggan(Y). Berdasarkan variabel di atas, maka rumus regresi

bergandanya adalah (Hasan, 2010):

+ ℰ

Keterangan :

Y = variabel terikat yaitu dalam penelitian ini Keputusan Pembelian

α = Konstanta

= Variabel Bebas , yaitu citra merek (X1) dan Persepsi kualitas (X2).

= Parameter (koefisien) regresi

ℰ = variabel random error/galat/variabel pengganggu (disturbance term)

3.10 Uji Signifikansi Parsial (Uji t)

Uji t digunakan untuk mengetahui apakah variabel independen yang

digunakan dalam penelitian memiliki pengaruh secara parsial atau tidak terhadap

variabel dependen (Priyatno, 2013). Pada penelitian ini Uji t digunakan untuk

menguji variabel Independen yaitu : Citra merek (X1) dan Persepsi kualitas (X2)

apakah variabel tersebut memiliki pengaruh secara parsial terhadap variabel

dependen yaitu keputusan pembelian (Y). Pengujian yang dilakukan adalah

sebagai berikut:

a. Pengujian Hipotesis

H0 : Tidak terdapat pengaruh secara signifikan antara masing-masing

variabel bebas yaitu citra merek (X1) dan persepsi kualitas(X2) terhadap

keputusan pembelian(Y)

H1 : Ada pengaruh secara signifikan antara masing-masing variabel bebas

yaitu citra merek (X1) dan persepsi kualitas(X2) terhadap keputusan

pembelian(Y)

b. Mencari t hitung

Untuk mencari t hitung menggunakan rumus sebagai berikut

(Morissan, 2014):

√

√

Keterangan :

R=koefisien korelasi

= Koefisien Determinasi

n = Banyaknya Sampel

Kriteria pengujian dengan tingkat signifikansi (α) = 0.05 ditentukan

sebagai berikut :

a. H0 : Diterima apabila nilai signifikansi α> = 0,05

H0 : Ditolak apabila nilai signifikansi α ≤ = 0,05

3.11 Koefisien Determinasi ( )

Koefeisien determinasi digunakan untuk mengetahui sejauh mana

ketepatan atau kecocokan garis regresi yang terbentuk dalam mewakili

kelompok data hasil observasi(Setiawan dan Kusrini, 2010). Koefisien

deteminasi menggambarkan bagian dari variasi total yang dapat diterangkan

oleh model. Semakin besar nilai determinasi( mendekati 1) , maka ketepatanya

dikatakan semakin baik. Sifat yang dimiliki determinasi adalah(Setiawan dan

Kusrini, 2010) :

1. Nilai selalu positif karena merupakan nisbah dari jumlah kuadrat :

2. Nilai 0 ≤ ≤ 1

, berarti tidak ada hubungan antara x dan y, atau model yang

terbentuk tidak tepat untuk meramalkan Y

= 1, garis regresi yang terbentuk dapat meramalkan Y secara sempurna.